Un nuovo studio pionieristico condotto dall’Università di Cardiff (UK) offre una prospettiva rivoluzionaria sulla diagnosi precoce della malattia di Parkinson. La ricerca, pubblicata su Nature Medicine, dimostra che l’analisi dei dati di movimento raccolti dagli smartwatch potrebbe identificare le persone con la maggiore probabilità di sviluppare la malattia fino a sette anni prima della diagnosi clinica.
Se confermati, questi risultati potrebbero rappresentare una svolta nel campo della diagnosi precoce, facilitando il monitoraggio di specifici parametri e la valutazione dell’effetto dei trattamenti in uno stadio precoce della neurodegenerazione, utilizzando dispositivi accessibili, di facile utilizzo ed economici.
La diagnosi di Parkinson arriva spesso tardi
Per anni, gli esperti hanno riconosciuto che i primi segnali (prodromi) della malattia di Parkinson possono manifestarsi anche due decenni prima di poter essere diagnosticati clinicamente. Tuttavia, non è stato ancora possibile identificare un biomarcatore oggettivo facilmente monitorabile per uno screening della popolazione su larga scala.
Di conseguenza, le indagini e le eventuali diagnosi avvengono solitamente quando i sintomi tipici del Parkinson, come lentezza, tremori, rigidità muscolare e depressione, sono già evidenti. A quel punto, oltre il 60% dei neuroni che producono dopamina sono già morti e le terapie disponibili sono solo sintomatiche, agendo sui sintomi per fornire sollievo ai pazienti.
Attualmente, non esistono trattamenti che abbiano dimostrato di essere efficaci nel bloccare la neurodegenerazione. Questo potrebbe essere attribuito al fatto che la diagnosi arriva quando la malattia è già in uno stadio avanzato.
Uno studio innovativo
Nell’ambito della ricerca di biomarcatori oggettivi per la diagnosi precoce del Parkinson, il team dell’Institute for Dementia Research dell’Università di Cardiff ha analizzato i dati di movimento raccolti da smartwatch indossati da 103.712 persone nel 2016, come parte di un progetto più ampio di ricerca sulla salute dei britannici della Uk Biobank. Tra questi, 273 avevano già ricevuto una diagnosi di Parkinson, mentre 196 sono state diagnosticate successivamente.
Analizzando e confrontando i dati di questi due gruppi, i ricercatori hanno sviluppato un’intelligenza artificiale in grado di identificare anomalie, segni precoci che qualcosa stava cambiando nella substantia nigra, la regione del cervello che degenera nella malattia di Parkinson.
Secondo Cynthia Sandor, coordinatrice dello studio, questi sintomi sottili, sia motori che non motori, passano spesso inosservati. Tuttavia, le tecnologie degli smartwatch, in particolare gli accelerometri, registrano queste variazioni. L’intelligenza artificiale sviluppata dal team britannico ha individuato un modello di diminuzione della mobilità nelle persone con i prodromi del Parkinson, rispetto a oltre 40.000 persone del gruppo di controllo.
Questo pattern pre-patologico, tipico del Parkinson e non riscontrato in nessun altro disturbo preso in esame, sarebbe rilevabile fino a 7 anni prima della manifestazione clinica della malattia. Inoltre, lo studio ha osservato una diminuzione della durata e della qualità del sonno sia nelle persone con diagnosi di Parkinson sia in quelle che avrebbero sviluppato la malattia successivamente, in un campione di 65.000 persone.
“L’ostacolo principale alla diagnosi precoce è che il monitoraggio continuo o semi-continuo delle persone non può essere ottenuto a causa di tempi, costi, accessibilità e sensibilità”, conclude Sandor. “Tuttavia, i dispositivi intelligenti in grado di raccogliere i dati attraverso un accelerometro sono indossati quotidianamente da milioni di persone. Sebbene sia necessario ulteriore lavoro prima che questo sistema possa essere integrato nella pratica clinica, la nostra scoperta rappresenta un significativo passo avanti nella diagnosi precoce della malattia di Parkinson. Suggerisce inoltre che dispositivi come gli smartwatch potrebbero svolgere un ruolo chiave nel monitoraggio clinico”.
Questo studio fornisce un’ulteriore dimostrazione di come l’integrazione di tecnologia avanzata, come l’intelligenza artificiale e i dispositivi indossabili, possa portare a miglioramenti significativi nel rilevamento precoce e nella gestione di malattie complesse come il Parkinson.
